Abstract
L’importance que les Etats accordent au développement des capitales et des grandes villes au détriment des petites et villes moyenne a pour conséquence d’accroitre l’exode rural, et d’encourager l’occupation anarchique des espaces réservés à l’habitation et le non respect des normes de construction. On assiste dès lors à une diversité des plans de construction et une variabilité du confort et de la qualité du logement dans les grandes villes et capitales des pays de l’Afrique au sud du Sahara. Il est dès lors important d’analyser les déterminants du confort et de la qualité de l’habitat afin d’aider les pouvoirs publics à envisager des actions visant à améliorer la visibilité des capitales et les grandes villes de leurs pays. Cette communication utilise les données des recensements et certaines enquêtes d’envergure pour procéder d’abord à la construction de la variable qualité et confort de l’habitat, puis à l’analyse dans chaque pays les déterminants de cette variable. Les méthodes de classification multiple en l’occurrence les nuées dynamiques et l’analyse discriminante seront utilisées pour la construction de la variable dépendante. Ensuite, l’analyse explicative bi-variée et la régression logistique aideront à déterminer les facteurs associés à la qualité et au confort du logement.
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Event ID
17
Paper presenter
48 341
Language (Translated)
en
Title (Translated)
Determining factors of comfort and quality of housing: the case of Djibouti, Bujumbura, Yaoundé, Douala, Niamey and Bamako
Abstract (Translated)
The importance given by governments to the development of capital cities and large cities to the detriment of small and medium towns increases rural exodus and encourages the anarchical occupation of housing areas and the non-respect of construction standards. This leads to a diversity of building plans and variability in housing comfort and quality in large cities and capitals in the African countries in the south Sahara. It is thus important to analyse the determining factors of housing comfort and quality in order to help the public authorities envisage actions aimed at improving the visibility of their country’s capital and large cities. This paper uses data from censuses and large-scale surveys to first determine the housing quality and comfort variable then analyse the determining factors of this variable in each country. Multiple classification methods, particularly k-means clustering and discriminating analysis, will be used to determine the dependant variable. A bivariate explicative analysis and logistic regression will then help to determine the factors associated with housing quality and comfort.
Status (Translated)
2
Type of Submissions
Regular session presentation, if not selected I agree to present my paper as a poster
Language of Presentation
French
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Weight in Programme
1 000
Status in Programme
1
Submitted by Fassa Daniel.Tolno on